TA的每日心情 | 擦汗 2024-12-25 23:22 |
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签到天数: 1182 天 [LV.10]大乘
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本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑 0 l! c) x& x" U. K
( r" N& j+ V, b" Z- `
为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。4 h% R& r% N$ A7 v4 d9 B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:/ l) W+ J$ ~3 U$ O
----------------------------------------------" K/ @. C7 @$ F* b& Q# m
import torch" q1 k. `8 f9 N3 o2 H
import numpy as np
& l5 a' D& }7 t/ T. ~import matplotlib.pyplot as plt
# ~$ j2 l* I$ m$ Gimport random- w E% `- f- A& K3 U+ T
( I# d# T& k" \% S* f2 n& ^x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
; |. c( _' i* M. s+ S" ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 v: F. H5 V& ]) A1 s8 @- k3 L' A
. y6 P f( T' {' tw = torch.tensor(0.,requires_grad=True) #设置随机初始 w,b" }% u4 n m2 ? Z
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
; i" t6 }2 j3 I; E' Q" C3 b, w9 d9 Y4 i U( y
epochs = 100, H" j3 x4 a1 j2 g% h
7 J+ o" h. j- flosses = []/ ~6 Q/ C8 @9 p6 r$ `/ }
for i in range(epochs):
& {# f, }3 B, m# x* Y y_pred = (x*w+b) # 预测
. o/ J1 T* u3 K9 A y_pred.reshape(-1)
. f: R. b& N8 Q
4 x, V/ E. d3 Y" S loss = torch.square(y_pred - y).mean() #计算 loss
0 x1 E7 F; h1 p8 j0 g p# [& J% O losses.append(loss)) C1 X2 d* ~$ Y5 H- A4 s3 S( X
$ A7 s& s; u; n3 J5 W# a loss.backward() # autograd4 \* [3 a, a, z6 P& @
with torch.no_grad():
, X9 y/ w/ g2 G& u w -= w.grad*0.0001 # 回归 w
5 h; Y% y% w! N! b, S( k b -= b.grad*0.0001 # 回归 b " a- O' [5 x V7 ]4 D6 K) U7 p6 V7 H
w.grad.zero_()
3 f4 q2 n6 b, L: |, C _" Z0 U b.grad.zero_()& S, B2 v% h, c, r
) z, e! r( w' d0 g4 uprint(w.item(),b.item()) #结果
B; k2 M. P' C! W7 B% H$ t- `
3 P0 y; _; v2 H# r. M. X2 ?Output: 27.26387596130371 0.4974517822265625* ?0 n7 L+ G1 t4 V: u: ~
----------------------------------------------. t# V7 k8 A0 w1 O6 ^7 V3 q
最后的结果,w可以回到 w0 = 27 附近,b却回不去 b0=15。两处红字,损失函数是矢量计算后的均值,感觉 b 的回归表达有问题。2 B: {9 n0 Z# G; J- f
高手们帮看看是神马原因?* G; d7 v E( [+ P+ `# Z9 c8 k
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